کتاب صوتی مدیریت ریسک‌های امنیتی در مدل‌های زبانی مبتنی بر یادگیری تقویتی عمیق و یادگیری فدرال

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره مدیریت ریسک‌های امنیتی در مدل‌های زبانی مبتنی بر یادگیری تقویتی عمیق و یادگیری فدرال

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: امنیت و حریم خصوصی در LLMs

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی یادگیری تقویتی عمیق
• 2. شبکه‌های عصبی عمیق در یادگیری تقویتی
• 3. مقدمه‌ای بر یادگیری فدرال
• 4. معماری‌های یادگیری فدرال
• 5. مفاهیم اساسی مدیریت ریسک
• 6. طبقه‌بندی ریسک‌های امنیتی
• 7. شناسایی تهدیدات امنیتی در مدل‌های زبانی
• 8. ارزیابی ریسک‌های امنیتی مدل‌های زبانی
• 9. تکنیک‌های کاهش ریسک امنیتی
• 10. مدل‌سازی ریسک در سیستم‌های هوش مصنوعی
• 11. ملاحظات حریم خصوصی در یادگیری فدرال
• 12. حفاظت از داده‌ها در یادگیری فدرال
• 13. امنیت ارتباطات در یادگیری فدرال
• 14. حملات به مدل‌های یادگیری فدرال
• 15. مقابله با حملات به مدل‌های فدرال
• 16. مباحث اخلاقی در هوش مصنوعی
• 17. مسئولیت‌پذیری در مدل‌های زبانی
• 18. شفافیت در مدل‌های هوش مصنوعی
• 19. تفسیرپذیری مدل‌های یادگیری عمیق
• 20. ملاحظات حقوقی در هوش مصنوعی
• 21. قوانین و مقررات مرتبط با هوش مصنوعی در ایران
• 22. آیین‌نامه‌های ساماندهی محتوای دیجیتال
• 23. مصوبات شورای عالی انقلاب فرهنگی
• 24. حدود شرعی در تولید محتوای دیجیتال
• 25. مدیریت ریسک در آموزش مجازی
• 26. امنیت داده‌های آموزشی
• 27. حریم خصوصی کاربران در سیستم‌های آموزشی
• 28. کشف داده‌های پرت و ناهنجار
• 29. تکنیک‌های تشخیص ناهنجاری
• 30. مدیریت ریسک در پردازش زبان طبیعی
• 31. حملات تزریق به مدل‌های زبانی
• 32. دفاع در برابر حملات تزریق
• 33. سمی‌زدایی خروجی مدل‌های زبانی
• 34. ارزیابی مقاومت مدل‌های زبانی در برابر حملات
• 35. یادگیری تقویتی با عامل منفرد
• 36. یادگیری تقویتی با عامل چندگانه
• 37. الگوریتم‌های یادگیری تقویتی عمیق (DQN)
• 38. الگوریتم‌های Actor-Critic
• 39. یادگیری تقویتی مبتنی بر سیاست
• 40. یادگیری تقویتی مبتنی بر ارزش
• 41. یادگیری فدرال برای مدل‌های بزرگ زبانی
• 42. امنیت در یادگیری فدرال چند-کاربره
• 43. حملات مخرب در یادگیری فدرال
• 44. روش‌های تشخیص و مقابله با حملات در یادگیری فدرال
• 45. مدل‌سازی تهدید در سیستم‌های هوش مصنوعی توزیع‌شده
• 46. تحلیل ریسک‌های امنیتی در شبکه‌های فدرال
• 47. امنیت در برابر حملات عدم تعادل داده‌ها
• 48. حفظ یکپارچگی مدل در یادگیری فدرال
• 49. مدیریت ریسک‌های مبتنی بر داده در یادگیری فدرال
• 50. مکانیسم‌های اجماع در یادگیری فدرال
• 51. امنیت در برابر حملات بازگشتی
• 52. تکنیک‌های حفظ حریم خصوصی در یادگیری فدرال (DP-SGD)
• 53. رمزنگاری همومورفیک در یادگیری فدرال
• 54. محیط‌های اجرایی امن برای یادگیری فدرال
• 55. اعتبارسنجی مدل‌های زبانی امن
• 56. ارزیابی امنیتی مدل‌های زبانی در عمل
• 57. سیاست‌های امنیتی برای مدل‌های زبانی
• 58. چارچوب‌های مدیریت ریسک امنیتی
• 59. استانداردهای امنیتی در هوش مصنوعی
• 60. پیاده‌سازی پروتکل‌های امنیتی در یادگیری فدرال
• 61. مدیریت دسترسی در سیستم‌های یادگیری فدرال
• 62. حفاظت از مدل در برابر سرقت
• 63. تشخیص نفوذ در سیستم‌های یادگیری فدرال
• 64. تحلیل لاگ‌های امنیتی
• 65. پاسخ به حوادث امنیتی
• 66. بازیابی سیستم پس از حمله
• 67. آموزش نیروهای متخصص امنیت هوش مصنوعی
• 68. اصول اخلاقی در توسعه و استقرار مدل‌های زبانی
• 69. قوانین و مقررات مرتبط با داده‌های حساس
• 70. حفاظت از اطلاعات شخصی در مدل‌های زبانی
• 71. ملاحظات فرهنگی در توسعه مدل‌های زبانی
• 72. تأثیر مدل‌های زبانی بر جامعه
• 73. مدیریت ریسک‌های اجتماعی مدل‌های زبانی
• 74. ریسک‌های مرتبط با هوش مصنوعی در صنایع حساس
• 75. تدوین راهبردهای امنیت سایبری برای مدل‌های زبانی
• 76. نظارت و پایش امنیتی مستمر
• 77. ارزیابی ریسک‌های نوظهور در هوش مصنوعی
• 78. تکنیک‌های رمزنگاری برای حفاظت از داده‌ها
• 79. مدیریت کلیدهای رمزنگاری
• 80. امنیت در مراحل توسعه نرم‌افزار (DevSecOps)
• 81. تست نفوذ بر روی مدل‌های زبانی
• 82. مستندسازی امنیتی مدل‌های زبانی
• 83. نکات پایانی در مدیریت ریسک‌های امنیتی
• 84. توسعه ابزارهای امنیتی بومی
• 85. همکاری با نهادهای امنیتی کشور
• 86. آینده پژوهی در امنیت مدل‌های زبانی
• 87. تکنیک‌های یادگیری تقویتی برای بهینه‌سازی امنیتی
• 88. کاربرد یادگیری فدرال در بهبود امنیت مدل‌ها
• 89. مدیریت ریسک‌های اخلاقی در مدل‌های زبانی
• 90. چارچوب‌های قانونی برای هوش مصنوعی در ایران
• 91. استانداردهای فنی برای امنیت مدل‌های زبانی
• 92. راهکارهای عملیاتی برای کاهش ریسک‌های امنیتی
• 93. ملاحظات امنیتی در استقرار مدل‌های زبانی در سازمان‌ها
• 94. آموزش و فرهنگ‌سازی در حوزه امنیت هوش مصنوعی